Информационные технологии
Системное моделирование
Численные методы решения
А. С. Подружко "Метод комплексной оценки состояния сложной системы на основе неявных регрессий"
Компьютерный анализ текстов
А. С. Подружко "Метод комплексной оценки состояния сложной системы на основе неявных регрессий"

Аннотация.

На примере моделей Z-счета Альтмана анализируются возможности существующих методов комплексной оценки ситуаций и рисков принимаемых решений. Рассматриваются две ключевые проблемы: отбор существенных факторов и прогнозирование состояний по прецедентам двух видов. Их решение известными методами весьма сомнительно. В качестве альтернативы предложено использовать вариационные методы статистики и неявные регрессии. Также предложена интервальная процедура оценки информативности показателей, позволяющая упорядочить их по значимости и отобрать заведомо неинформативные. Приводится описание интервального аналога модели Альтмана в виде задач линейного программирования, а также процедуры подбора достаточных статистик и логические правила прогнозирования состояний.

Ключевые слова:

комплексная оценка, оптимизация, информативность показателя, прогнозирование, решающие правила.

Стр.104-109.

A. S. Podruzhko

"The method of complex assessment of the states for complex systems on the basis of implicit regression"

Abstract. The opportunity to existing relevant methods of complex evaluation of situations and risk decisions for Z-scores Altman are analyzed. Two key issues are considered: the selection of significant factors and forecasting the state for the two kinds of precedents. The solutions of these tasks with well-known methods are very doubtful. As an alternative, the variation methods of statistics and, in particular, the implicit regressions are proposed. Interval procedure for the estimation of information content of indicators was proposed also; it allows to arrange them according to importance and to select deliberately uninformative. The wording of the Altman’s model analogue is given in the form of a linear programming problems, as well as description of the procedure for selection of adequate statistics and the logical rules of forecasting states.

Keywords: integrated assessment, optimization, informative indicator, forecasting, decision rules.

2019-69-1
2018-68-4
2018-S1
2018-68-3

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2018. Создание сайта "РосИнтернет технологии".